科技發展迅速，既有職業正在不斷消亡，未來的人才要不斷更新技能才能適應社會變化。2000年來，美國高技術工作所占的就業份額持續下跌。那些具有高等教育背景的工作者，不得不從事著要求較少認知技能的工作;那些教育水平低的勞動者，則被直接擠出了勞動力市場。那么，在未來，人們就業需具備什么樣的核心素養呢?《經濟學人》1月14日專題預測了今后勞動力市場的發展趨勢，提出了人才難以被機器所取代的能力——社交技能和持續學習力，并進一步分析了教育與就業更加緊密聯系的方式。

　　文憑還是鐵飯碗嗎?

　　傳統觀念認為，培養一個取得大學學的孩子，似乎就能讓他們自然而然的進入到指向高收入工作的航道中。

　　但現實明顯更復雜，教育的前景，尤其是高技術相關專業，顯得不如以往清晰。根據紐聯儲系統數據，1982年至2001年間，取得了學士學位的美國工作者的平均工資上漲了31%，那些高中畢業生的工資未增長。但在隨后的12年中，大學畢業生的工資跌幅卻大于比他們受教育程度低的同齡人的工資跌幅。同時，大學的學費卻在不斷上漲。

　　這就滋生了關于學位的質疑。大學學習對大多數人來說依然具有意義，但是教育和收入之間的機械關系已經被打破。最近皮尤研究中心一項調查顯示，在現代經濟發展背景下，僅有16%的美國人認為四年的大學教育能使學生充分勝任一個高薪職位。這一方面可能由于金融危機帶來的循環效應及經濟余波;另一方面可能僅僅是一個簡單的供給問題：隨著越來越多人拿到大學學位，其含金量相應降低了。

　　2000年來，高技術工作所占據的就業份額在美國持續下跌。具有大學教育背景的工作者正在從事著要求較少認知技能的工作，替代著那些教育水平低的勞動者。

　　據加拿大經濟學家的研究，在2000前的20年間，隨著IT時代基礎建設的進程，勞動力市場對認知技能的需求激增;然而如今互聯網科技已基本到位，這種需求就逐漸消逝了。

　　下一個技術的突破口在哪里?很難猜測，但明確的是高技術職位在減少，就業市場正趨于混亂。無論技能豐富或技能欠缺的勞動者都會陷入困境：受高等教育的人很可能找不到滿意工作，缺失幸福感;其他勞動者則面臨著被擠出勞動力市場的危機。

　　除高技術職業外，其他重復性低薪工作也面臨危機。科技悲觀派學者如牛津大學的Carl-Benedikt Frey 和Michael Osborne 在2013年發布了一項著名數據，認為美國現存的職業中有47%容易被自動化。有較樂觀的觀點認為部分自動化(partial Automation)是趨勢：職位本身不會消亡，只是職位中某些任務的完成將被完全自動化。

　　據數據，1996年到2015年間，美國普通辦公室工種的雇傭人數比例由25.5%下降至21%，有700萬崗位消減了。據麻省理工大學Pascual Restrepo的研究，2007-08年的經濟危機使情況更糟：那些不需要技巧的通勤工作在2007年至2015年遭遇了55%的大跌。

　　即使是那些難以被替代的職位，也越來越要求人們持續掌握新技能。研究表明目前勞動力市場最緊缺的是一種要求多種技能結合的“混合型工作(hybrid jobs)”。在美國，不僅是技術部門，其他很多部門也要求員工能夠編程。這些“混合型工作”內部也在急劇變化。比如，在過去五年中，對數據分析師的需求增長了372%;其中，對于數據可視化技能的需求則激增了2574%。

　　未來雇主看重什么樣的核心技能?

　　在未來，什么樣的技能能使一個人保持競爭力?除了那些基于特定行業的知識、經驗和技術外，什么樣的基礎技能是未來社會所提倡的呢?實際上，那些機器難以習得、能發揮人腦獨特優勢的技能就是答案。

　　1. 社交能力

　　1980年以來，具備較高社交能力的人所占據的就業份額越來越大，而那些重視社交能力的職業的薪酬增長也是最快的。不止是對那些離顧客很近的工作(如護理、醫師)而言，在其他工作中，社交能力也非常重要。其主要價值在于促進更有效率的團隊的形成，促進合作。未來的工作越來越多需要由承包商和自由職業者完成，合作和溝通將變得更加重要。

　　2. 持續學習力

　　另一項在找工作和升職中越來越重要的技能是一個工作者的持續學習力。技術發展難以預測，“混合型”工作增多，要求人們不斷學習來獲取新的技能。有先見性的大公司，如Infosys、Alphabet、Facebook、UTC等，均強調員工的學習力。

　　這樣的態度正變得更普遍。比如微軟正鼓勵的發展型思維模式(growth mindset)，其表現評測標準中添加了對雇員是否從其他人處學到知識并將其運用到工作中的評估。再如，一家有大約30萬雇員的電信和媒體公司，建立了由每位雇員私人管理的職業檔案，包含他們掌握的技能和培訓記錄。其認為人才的持續成長符合公司在大數據和云計算領域極速變換的技術需求。

　　隨著繼續學習能力變成公司的優先考慮，兩個問題需要注意。首先，公司能夠基于判斷一個求職者的求知欲(curiosity)來篩選人才嗎?如果可以，他們是怎么做的呢?實際上，數據評估方法正在被嘗試。例如人力資源咨詢公司Manpower正在測試一個能給人們學習力(learnability)打分的APP;創業公司Knack能提供一系列游戲化的心理測試，捕捉參與者的決策數據，發送到云端，與25000人的數據對比，分析玩家的能力。

　　第二個問題是訓練人們主動去學習是否可能。成像技術正在解鎖具有好奇心的人的腦海中到底在想什么，2014年神經科學雜志Neuron上發表的研究表明好奇心明顯能形成更好的記憶力。然而，像求知欲和好奇心這樣的特質能否被培養現在很難被了解，而有效學習策略也會對個人而異。但是，通過讓人們對自己的思維過程更加有意識，讓他們了解學習力的重要性，產生更多的個人驅動力，人們變成有效學習者會越發容易。

　　職業教育vs普通教育

　　現實中，雇主往往對于入門的應聘者也要求具體的實際工作經驗。學校教育應該更重視教學術知識還是教實用技術這一話題并不新鮮。而無論問題在于雇主還是學校，社會都需要一種能使個體順利就業的途徑。

　　在歐洲國家，這些途徑很明確：有三分之一到半數的高中以上學歷者在走上職業道路(見下表數據);職業教育已將課堂和實習相結合，為學生進入特定行業做準備(如醫學和法律等領域)。

　　但是，很多國家都還缺乏職業教育的傳統。從學業到職業，需要一種平穩過渡的方式。目前火熱的納米學位和General Assembly那樣的職業學校所提供的訓練營模式，就是一種有效過渡方式，因為他們專注于雇主的要求，把找到工作而不是取得學位作為成功標準。

　　這種訓練在人們事業的起步階段尤為重要，因為這不僅是缺乏經驗的階段，也是收入增長最快的階段。來自紐聯儲經濟學家關于美國工資增長的研究顯示薪資增長最快的階段是25-35歲;在45歲之后，只有2%的終身勞動者能夠獲得收入增長。

　　但是，職業教育擅長讓畢業生找到工作，卻不能幫助人們適應工作世界的變化。2015年胡佛研究所一項跨國研究表明，接受職業教育的人相比接受普通教育的人更易隨年齡增長推出勞動力市場。

　　總之，職業教育有利于人們順利進入職場，但在這個強調持續學習能力、自由職業者增多、人們需要從事“混合型”工作的年代，人們的職業道路變換莫測，需要不段地進行“再教育”。許多政府和企業在提供勞動者終身學習的途徑，如新加坡的“未來技能計劃”，以及一些大公司為雇員提供的提升技能的內部通道，以及鼓勵學習新技能的政策。而對于個人而言，持續學習、不斷規劃職業路徑、合理利用資源，就是不被淘汰的關鍵。

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